---
title: "Estado del COVID-19 en Costa Rica (Por Leandro Rodríguez)"
output: 
  flexdashboard::flex_dashboard:
    orientation: rows
    social: menu
    source_code: embed
    vertical_layout: fill    
---
 


```{r setup, include=FALSE}

#-------------------- Paquetes --------------------

library(flexdashboard)
library(plotly)
library(dplyr)
library(tidyr)
library(sf)
library(leaflet)

#-------------------- Colores ---------------------

color_positivos <- 'orange'
color_activos <- 'red'
color_recuperados <- 'green'
color_fallecidos <- 'grey'

color_nuevos_positivos <- 'yellow'

color_hospitalizados <- 'lightblue'
color_salon <- 'lightblue'
color_uci <- 'lightblue'

#--------------------- Íconos ---------------------

icono_positivos <- 'fa-certificate'

icono_activos <- 'fa-exclamation-triangle'

icono_recuperados <- 'fa-heart'

icono_fallecidos <- ' fa-minus-circle'

icono_nuevos_positivos <- 'fa-plus-square'

icono_hospitalizados <- 'fa-hospital-o'
icono_salon <- 'fa-stethoscope'
icono_uci <- 'fa-bed'

#--------------- Otros parámetros -----------------

# Separador para lectura de datos CSV
caracter_separador <- ','

#--------------- Archivos de datos ----------------

archivo_general_pais <- 'https://raw.githubusercontent.com/geoprocesamiento-2020i/datos/master/covid19/ms/07_02_CSV_GENERAL.csv'

archivo_positivos_cantones <- 'https://raw.githubusercontent.com/geoprocesamiento-2020i/datos/master/covid19/ms/07_02_CSV_POSITIVOS.csv'
archivo_activos_cantones <- 'https://raw.githubusercontent.com/geoprocesamiento-2020i/datos/master/covid19/ms/07_02_CSV_ACTIVOS.csv'
archivo_recuperados_cantones <- 'https://raw.githubusercontent.com/geoprocesamiento-2020i/datos/master/covid19/ms/07_02_CSV_RECUP.csv'
archivo_fallecidos_cantones <- 'https://raw.githubusercontent.com/geoprocesamiento-2020i/datos/master/covid19/ms/07_02_CSV_FALLECIDOS.csv'

#---------------------- Datos ---------------------

# Data frame de datos generales por país
df_general_pais <- read.csv(archivo_general_pais, sep = caracter_separador)
df_general_pais$FECHA <- as.Date(df_general_pais$FECHA, "%d/%m/%Y")

# Data frame de datos generales por país en la última fecha
df_general_pais_ultima_fecha <- 
  df_general_pais %>%
  filter(FECHA == max(FECHA, na.rm = TRUE))

# Data frame de casos positivos por cantón
df_positivos_cantones_ancho <- read.csv(archivo_positivos_cantones, sep = caracter_separador)
df_positivos_cantones <-
  df_positivos_cantones_ancho %>%
  pivot_longer(cols = c(-cod_provin, -provincia, -cod_canton, -canton), names_to = "fecha", values_to = "positivos")
df_positivos_cantones$fecha <- as.Date(df_positivos_cantones$fecha, "X%d.%m.%Y")

# Data frame de casos positivos por cantón en la última fecha
df_positivos_cantones_ultima_fecha <- 
  df_positivos_cantones %>%
  filter(fecha == max(fecha, na.rm = TRUE)) %>%
  select(cod_canton, positivos)


# Objeto sf de cantones
# Carga desde el servicio WFS del SNIT
# url_base_wfs_ign_5mil <- "http://geos.snitcr.go.cr/be/IGN_5/wfs?"
# solicitud_wfs_ign_5mil_cantones <- "request=GetFeature&service=WFS&version=2.0.0&typeName=IGN_5:limitecantonal_5k&outputFormat=application/json"
# sf_cantones <-
#   st_read(paste0(url_base_wfs_ign_5mil, solicitud_wfs_ign_5mil_cantones)) %>%
#   st_simplify(dTolerance = 1000) %>%
#   st_transform(4326)
# Carga desde un archivo GeoJSON simplificado
sf_cantones <- st_read('https://raw.githubusercontent.com/geoprocesamiento-2020i/datos/master/delimitacion-territorial-administrativa/cr/ign/cr_limite_cantonal_ign_wgs84.geojson')

# Objeto sf de casos positivos en cantones en la última fecha
sf_positivos_cantones_ultima_fecha <-
  left_join(sf_cantones, df_positivos_cantones_ultima_fecha, by = c('cod_canton')) %>%
  arrange(desc(positivos))

# Data frame de casos activos por cantón
df_activos_cantones_ancho <- read.csv(archivo_activos_cantones, sep = caracter_separador)
df_activos_cantones <-
  df_activos_cantones_ancho %>%
  pivot_longer(cols = c(-cod_provin, -provincia, -cod_canton, -canton), names_to = "fecha", values_to = "activos")
df_activos_cantones$fecha <- as.Date(df_activos_cantones$fecha, "X%d.%m.%Y")

# Data frame de casos activos por cantón en la última fecha
df_activos_cantones_ultima_fecha <- 
  df_activos_cantones %>%
  filter(fecha == max(fecha, na.rm = TRUE)) %>%
  select(cod_canton, activos)

# Objeto sf de casos activos en cantones en la última fecha
sf_activos_cantones_ultima_fecha <-
  left_join(sf_cantones, df_activos_cantones_ultima_fecha, by = c('cod_canton')) %>%
  arrange(desc(activos))


# Data frame de casos recuperados por cantón
df_recuperados_cantones_ancho <- read.csv(archivo_recuperados_cantones, sep = caracter_separador)
df_recuperados_cantones <-
  df_recuperados_cantones_ancho %>%
  pivot_longer(cols = c(-cod_provin, -provincia, -cod_canton, -canton), names_to = "fecha", values_to = "recuperados")
df_recuperados_cantones$fecha <- as.Date(df_recuperados_cantones$fecha, "X%d.%m.%Y")

# Data frame de casos recuperados por cantón en la última fecha
df_recuperados_cantones_ultima_fecha <- 
  df_recuperados_cantones %>%
  filter(fecha == max(fecha, na.rm = TRUE)) %>%
  select(cod_canton, recuperados)

# Objeto sf de casos recuperados en cantones en la última fecha
sf_recuperados_cantones_ultima_fecha <-
  left_join(sf_cantones, df_recuperados_cantones_ultima_fecha, by = c('cod_canton')) %>%
  arrange(desc(recuperados))


# CÓDIGO PARA LA SECCIÓN OPCIONAL DE LA TAREA PROGRAMADA

# Archivo CSV que proviene de la hoja con datos de distritos del archivo Excel con datos generales
archivo_general_distritos <- 'https://raw.githubusercontent.com/geoprocesamiento-2020i/datos/master/covid19/ms/07_02_CSV_GENERAL_DISTRITOS.csv'

# Carga del archivo CSV en un data frame
df_general_distritos_sucio <- read.csv(archivo_general_distritos)

# Eliminación de filas y columnas que corresponden a encabezados, totales, etc.
df_general_distritos_ultima_fecha <- df_general_distritos_sucio[-c(1:5), -c(1, 3, 10, 11)]

# Cambio de nombre de las columnas
df_general_distritos_ultima_fecha <- 
  df_general_distritos_ultima_fecha %>%
  rename(provincia = X.1,
         canton = X.3,
         distrito = X.4,
         positivos = X.5,
         recuperados = X.6,
         fallecidos = X.7,
         activos = X.8
  ) %>%  
  mutate_all(funs(sub("^\\s*$", NA, .))) %>% # Se llenan con NA las celdas con espacios vacíos
  mutate(distrito = if_else(distrito == "El Carmen", "Carmen", distrito)) %>%
  mutate(distrito = if_else(distrito == "Valle de La Estrella", "Valle La Estrella", distrito)) %>%
  mutate(distrito = if_else(distrito == "La Amistad", "La  Amistad", distrito)) %>%
  fill(c(1,2)) # Se rellenan "hacia abajo" las columnas de provincia y cantón con valor NA

# Borrado de las filas con valor de NA o de "Sin información de distrito" en la columna de distrito
df_general_distritos_ultima_fecha <- df_general_distritos_ultima_fecha[!is.na(df_general_distritos_ultima_fecha$distrito), ]
df_general_distritos_ultima_fecha <- df_general_distritos_ultima_fecha[df_general_distritos_ultima_fecha$distrito != 'Sin información de distrito', ]

# Conversión a integer de los tipos de datos de las columnas con cifras
df_general_distritos_ultima_fecha$positivos <- as.integer(df_general_distritos_ultima_fecha$positivos)
df_general_distritos_ultima_fecha$recuperados <- as.integer(df_general_distritos_ultima_fecha$recuperados)
df_general_distritos_ultima_fecha$fallecidos <- as.integer(df_general_distritos_ultima_fecha$fallecidos)
df_general_distritos_ultima_fecha$activos <- as.integer(df_general_distritos_ultima_fecha$activos)

# Objeto sf de distritos
sf_distritos <- st_read('https://raw.githubusercontent.com/geoprocesamiento-2020i/datos/master/delimitacion-territorial-administrativa/cr/ign/cr_limite_distrital_ign_wgs84.geojson')

# Objeto sf de casos positivos en distritos en la última fecha
sf_general_distritos_ultima_fecha <-
  left_join(sf_distritos, df_general_distritos_ultima_fecha, by = c('provincia', 'canton', 'distrito'))

```

Resumen
=======================================================================
Row {data-height=10}
-----------------------------------------------------------------------
### **Última actualización de datos realizada el `r  df_general_pais_ultima_fecha$FECHA` con base en los [datos publicados por el Ministerio de Salud de Costa Rica](http://geovision.uned.ac.cr/oges/)**.


Row
-----------------------------------------------------------------------

### Casos positivos {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$positivos, big.mark = ","), "", sep = " "), 
         caption = "Total de casos positivos", 
         icon = icono_positivos, 
         color = color_positivos
)
```

### Casos activos {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$activos, big.mark = ","), " (",
                       round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$activos / df_general_pais_ultima_fecha$positivos, 1), 
                       "%)", sep = ""), 
         caption = "Total de casos activos",
         icon = icono_activos, 
         color = color_activos
)
```

### Casos recuperados {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$RECUPERADOS, big.mark = ","), " (",
                       round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$RECUPERADOS / df_general_pais_ultima_fecha$positivos, 1), 
                       "%)", sep = ""), 
         caption = "Total de casos recuperados",
         icon = icono_recuperados, 
         color = color_recuperados
)
```

### Casos fallecidos {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$fallecidos, big.mark = ","), " (",
                       round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$fallecidos / df_general_pais_ultima_fecha$positivos, 1), 
                       "%)", sep = ""), 
         caption = "Total de casos fallecidos",
         icon = icono_fallecidos, 
         color = color_fallecidos
)
```

Row
-----------------------------------------------------------------------

### Hospitalizados {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$hospital, big.mark = ","), "", sep = " "), 
         caption = "Total de hospitalizados", 
         icon = icono_hospitalizados,
         color = color_hospitalizados
)
```

### En salón {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$salon, big.mark = ","), " (",
                       round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$salon / df_general_pais_ultima_fecha$hospital, 1), 
                       "%)", sep = ""), 
         caption = "Hospitalizados en salón",
         icon = icono_salon, 
         color = color_salon
)
```

### En UCI {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$UCI, big.mark = ","), " (",
                       round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$UCI / df_general_pais_ultima_fecha$hospital, 1), 
                       "%)", sep = ""), 
         caption = "Hospitalizados en UCI",
         icon = icono_uci, 
         color = color_uci
)
```

Row {data-width=400}
-----------------------------------------------------------------------

### Gráfico de variación de las cantidades de casos en el tiempo
```{r}
plot_ly(data = df_general_pais,
                x = ~ FECHA,
                y = ~ positivos, 
                name = 'Positivos', 
                type = 'scatter',
                mode = 'lines',
                line = list(color = color_positivos)) %>%
  add_trace(y = ~ activos,
                    name = 'Activos',
                    mode = 'lines',
                    line = list(color = color_activos)) %>%
  add_trace(y = ~ RECUPERADOS,
                    name = 'Recuperados',
                    mode = 'lines',
                    line = list(color = color_recuperados)) %>%
  add_trace(y = ~ fallecidos,
                    name = 'Fallecidos',
                    mode = 'lines',
                    line = list(color = color_fallecidos)) %>%  
  layout(title = "",
                 yaxis = list(title = "Cantidad de casos"),
                 xaxis = list(title = "Fecha"),
                 legend = list(x = 0.1, y = 0.9),
                 hovermode = "compare")
```

### Tabla de cantidades de casos en cantones
```{r}
st_drop_geometry(sf_positivos_cantones_ultima_fecha) %>% 
  select(Provincia = provincia, Canton = canton, Positivos = positivos) %>%
  DT::datatable(rownames = FALSE,
                options = list(searchHighlight = TRUE, 
                               language = list(url = '//cdn.datatables.net/plug-ins/1.10.11/i18n/Spanish.json')
                               )
  )
```

Casos positivos
=======================================================================
Row {data-height=1}
-----------------------------------------------------------------------
### **Última actualización de datos: `r  df_general_pais_ultima_fecha$FECHA`**


Row
-----------------------------------------------------------------------

### Casos positivos {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$positivos, big.mark = ","), "", sep = " "), 
         caption = "Total de casos positivos", 
         icon = icono_positivos, 
         color = color_positivos
)
```

Row {data-width=400}
-----------------------------------------------------------------------

### Mapa de casos positivos en cantones
```{r}

paleta_naranja <- colorBin(palette = "Oranges", 
                        domain = sf_positivos_cantones_ultima_fecha$positivos,
                        bins = 10
               )

leaflet_cantones <- leaflet(sf_positivos_cantones_ultima_fecha) %>% 
  fitBounds(lng1 = -86, lng2 = -82, lat1 = 8, lat2 = 11) %>%
  addProviderTiles(providers$OpenStreetMap.Mapnik, group = "OpenStreetMap") %>%
  addPolygons(fillColor = ~paleta_naranja(positivos), stroke=T, fillOpacity = 1,
              color="black", weight=0.2, opacity= 0.5,
              group = "Cantones",
              popup = paste("Provincia: ", sf_positivos_cantones_ultima_fecha$provincia, "
",
                            "Cantón: ", sf_positivos_cantones_ultima_fecha$canton, "
",
                            "Positivos: ", sf_positivos_cantones_ultima_fecha$positivos
                            )
  ) %>%
  addLegend("bottomright", pal = paleta_naranja, values = ~positivos,
    title = "Casos positivos",
    opacity = 1
  ) %>%  
  addLayersControl(
    baseGroups = c("OpenStreetMap"),
    overlayGroups = c("Cantones"),
    options = layersControlOptions(collapsed = TRUE)    
  ) %>%  
  addMiniMap(
    toggleDisplay = TRUE,
    position = "bottomleft",
    tiles = providers$OpenStreetMap.Mapnik
  )

# Despliegue del mapa
leaflet_cantones
```

### Gráfico de cantones con mayor cantidad de casos positivos
```{r}
st_drop_geometry(sf_positivos_cantones_ultima_fecha) %>%
mutate(canton = factor(canton, levels = canton)) %>%
top_n(n = 10, wt = positivos) %>%  
plot_ly(x = ~ canton, 
        y = ~ positivos, 
        type = "bar", 
        text = ~ positivos,
        textposition = 'auto',
        marker = list(color = color_positivos)
) %>%
layout(yaxis = list(title = "Cantidad de casos positivos"),
       xaxis = list(title = "Cantones"),
       margin = list(l = 10,
                     r = 10,
                     b = 10,
                     t = 10,
                     pad = 2
                )
) 
```


Casos activos
=======================================================================
Row {data-height=10}
-----------------------------------------------------------------------
### **Última actualización de datos realizada el `r  df_general_pais_ultima_fecha$FECHA` con base en los [datos publicados por el Ministerio de Salud de Costa Rica](http://geovision.uned.ac.cr/oges/)**.

Row
-----------------------------------------------------------------------

### Casos activos {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$activos, big.mark = ","), "", sep = " "), 
         caption = "Total de casos activos", 
         icon = icono_activos, 
         color = color_activos
)
```

Row {data-width=400}
-----------------------------------------------------------------------

### Mapa de casos activos en cantones
```{r}

paleta_roja <- colorBin(palette = "Reds", 
                        domain = sf_activos_cantones_ultima_fecha$activos,
                        bins = 10
               )

leaflet_cantones1 <- leaflet(sf_activos_cantones_ultima_fecha) %>% 
  fitBounds(lng1 = -86, lng2 = -82, lat1 = 8, lat2 = 11) %>%
  addProviderTiles(providers$OpenStreetMap.Mapnik, group = "OpenStreetMap") %>%
  addPolygons(fillColor = ~paleta_roja(activos), stroke=T, fillOpacity = 1,
              color="black", weight=0.2, opacity= 0.5,
              group = "Cantones",
              popup = paste("Provincia: ", sf_activos_cantones_ultima_fecha$provincia, "
",
                            "Cantón: ", sf_activos_cantones_ultima_fecha$canton, "
",
                            "Positivos: ", sf_activos_cantones_ultima_fecha$activos
                            )
  ) %>%
 addLegend("bottomright", pal = paleta_roja, values = ~activos,
    title = "Casos activos",
    opacity = 1
  ) %>%  
  addLayersControl(
    baseGroups = c("OpenStreetMap"),
    overlayGroups = c("Cantones"),
    options = layersControlOptions(collapsed = TRUE)    
  ) %>%  
  addMiniMap(
    toggleDisplay = TRUE,
    position = "bottomleft",
    tiles = providers$OpenStreetMap.Mapnik
  )

# Despliegue del mapa
leaflet_cantones1
```

### Gráfico de cantones con mayor cantidad de casos activos
```{r}
st_drop_geometry(sf_activos_cantones_ultima_fecha) %>%
mutate(canton = factor(canton, levels = canton)) %>%
top_n(n = 10, wt = activos) %>%  
plot_ly(x = ~ canton, 
        y = ~ activos, 
        type = "bar", 
        text = ~ activos,
        textposition = 'auto',
        marker = list(color = color_activos)
) %>%
layout(yaxis = list(title = "Cantidad de casos activos"),
       xaxis = list(title = "Cantones"),
       margin = list(l = 10,
                     r = 10,
                     b = 10,
                     t = 10,
                     pad = 2
                )
) 
```


Casos recuperados
=======================================================================
Row {data-height=10}
-----------------------------------------------------------------------
### **Última actualización de datos realizada el `r  df_general_pais_ultima_fecha$FECHA` con base en los [datos publicados por el Ministerio de Salud de Costa Rica](http://geovision.uned.ac.cr/oges/)**.

Row
-----------------------------------------------------------------------

### Casos recuperados {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$RECUPERADOS, big.mark = ","), "", sep = " "), 
         caption = "Total de casos recuperados", 
         icon = icono_recuperados, 
         color = color_recuperados
)
```

Row {data-width=400}
-----------------------------------------------------------------------

### Mapa de casos recuperados en cantones
```{r}

paleta_verde <- colorBin(palette = "Greens", 
                        domain = sf_recuperados_cantones_ultima_fecha$recuperados,
                        bins = 10
               )

leaflet_cantones2 <- leaflet(sf_recuperados_cantones_ultima_fecha) %>% 
  fitBounds(lng1 = -86, lng2 = -82, lat1 = 8, lat2 = 11) %>%
  addProviderTiles(providers$OpenStreetMap.Mapnik, group = "OpenStreetMap") %>%
  addPolygons(fillColor = ~paleta_verde(recuperados), stroke=T, fillOpacity = 1,
              color="black", weight=0.2, opacity= 0.5,
              group = "Cantones",
              popup = paste("Provincia: ", sf_recuperados_cantones_ultima_fecha$provincia, "
",
                            "Cantón: ", sf_recuperados_cantones_ultima_fecha$canton, "
",
                            "Positivos: ", sf_recuperados_cantones_ultima_fecha$recuperados
                            )
  ) %>%
 addLegend("bottomright", pal = paleta_verde, values = ~recuperados,
    title = "Casos recuperados",
    opacity = 1
  ) %>%  
  addLayersControl(
    baseGroups = c("OpenStreetMap"),
    overlayGroups = c("Cantones"),
    options = layersControlOptions(collapsed = TRUE)    
  ) %>%  
  addMiniMap(
    toggleDisplay = TRUE,
    position = "bottomleft",
    tiles = providers$OpenStreetMap.Mapnik
  )

# Despliegue del mapa
leaflet_cantones2
```

### Gráfico de cantones con mayor cantidad de casos recuperados
```{r}
st_drop_geometry(sf_recuperados_cantones_ultima_fecha) %>%
mutate(canton = factor(canton, levels = canton)) %>%
top_n(n = 10, wt = recuperados) %>%  
plot_ly(x = ~ canton, 
        y = ~ recuperados, 
        type = "bar", 
        text = ~ recuperados,
        textposition = 'auto',
        marker = list(color = color_recuperados)
) %>%
layout(yaxis = list(title = "Cantidad de casos recuperados"),
       xaxis = list(title = "Cantones"),
       margin = list(l = 10,
                     r = 10,
                     b = 10,
                     t = 10,
                     pad = 2
                )
) 
```



Casos fallecidos
=======================================================================
Row {data-height=10}
-----------------------------------------------------------------------
### **Última actualización de datos realizada el `r  df_general_pais_ultima_fecha$FECHA` con base en los [datos publicados por el Ministerio de Salud de Costa Rica](http://geovision.uned.ac.cr/oges/)**.


Casos en distritos
=======================================================================
Row {data-height=10}
-----------------------------------------------------------------------
### **Última actualización de datos realizada el `r  df_general_pais_ultima_fecha$FECHA` con base en los [datos publicados por el Ministerio de Salud de Costa Rica](http://geovision.uned.ac.cr/oges/)**.